Struttura del corso

Fondamenti di LangGraph per il settore sanitario

  • Ricapitolo sull'architettura e sui principi di LangGraph
  • Casi d'uso chiave nel settore sanitario: triage del paziente, documentazione medica, automatizzazione della conformità
  • Limitazioni e opportunità in ambienti regolamentati

Standard e Ontologie dei Dati Sanitari

  • Introduzione a HL7, FHIR, SNOMED CT ed ICD
  • Mappatura delle ontologie nei workflow di LangGraph
  • Sfide di interoperabilità e integrazione dei dati

Orchestrazione dei Workflow nel settore sanitario

  • Disegno di workflow centrate sul paziente vs. sul provider
  • Rami decisionali e pianificazione adattiva in contesti clinici
  • Gestione dello stato persistente per i record longitudinali del paziente

Conformità, Sicurezza e Privacy

  • HIPAA, GDPR e regolamentazioni sanitarie regionali
  • Deselezionamento, anonimizzazione e logging sicuro
  • Piste di controllo e tracciabilità nell'esecuzione del grafo

Reliability and Explainability

  • Gestione degli errori, ritentativi e design a tolleranza ai guasti
  • Sostegno decisionale con l'umano nel ciclo
  • Spiegabilità e trasparenza per i workflow medici

Integrazione e Distribuzione

  • Connessione di LangGraph ai sistemi EHR/EMR
  • Contenitorizzazione e distribuzione in ambienti IT sanitari
  • Monitoraggio, logging e gestione degli SLA

Casi studio e scenari avanzati

  • Workflow di codifica e fatturazione medica automatica
  • Sostegno alla diagnosi assistito da AI e triage clinico
  • Rapporti di conformità e automatizzazione della documentazione

Riepilogo e prossimi passaggi

Requisiti

  • Conoscenze intermediate di Python e sviluppo di applicazioni LLM
  • La comprensione degli standard dei dati sanitari (ad esempio, HL7, FHIR) è vantaggiosa
  • Familiarità con i concetti base di LangChain o LangGraph

Pubblico Obiettivo

  • Tecnologi del settore
  • Architetti delle soluzioni
  • Consulenti che sviluppano agenti LLM in settori regolamentati
 35 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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